Detection论文阅读笔记第20页

[论文阅读] CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU

Abstract车道标记检测是自动驾驶和驾驶辅助系统的重要组成部分。采用基于行的车道表示的现代深度车道检测方法在车道检测基准测试中表现出色。通过初步的Oracle实验，我们首先拆分了车道表示组件，以确定我们方法的方向。我们的研究表明，现有的基于行的检测器已经能预测出正确的车道位置，而准确表示与地面实况相交-不相交（IoU）的置信度分数是最有利的。基于这一发现，我们提出了LaneIoU，通过考虑局部

大龙唉·2023-11-13 10:10

小样本目标检测(Few-Shot Object Detection)综述

但是具体能不能实现还要在做的过程中慢慢评估和实现.写文的主要目的还是记录,避免重复劳动,我想用尽量简洁的语言把问题的关键描述出来,这样在我需要复习的时候也能快速回忆工作小样本目标检测-Few-ShotObjectDetection-FSO

NXU、辉·2023-11-13 04:29

Learning Continuous Exposure Value Representations for Single-Image HDR Reconstruction 论文阅读笔记

这是国立阳明交通大学、联发科和英伟达合作的一篇ICCV2023的HDRReconstruction的论文文章用INR来生成具有连续曝光值的图片，从而能够生成更加多样的LDR图片，而文章发现用更多样的LDR图片训练的网络具有更好的性能，这也是文章的动机。文章说用了INR的思路，其实根本就不是INR，INR的输入是坐标，而这里其实就是把s给repeat成featuremap大小concatenate到

ssf-yasuo·2023-11-12 18:30

Spatially Adaptive Self-Supervised Learning for Real-World Image Denoising 论文阅读笔记

CVPR2023的一篇哈工大发表的真实世界图像去噪的论文，代码开源，nice文章两大要点，一个是BNN一个是LAN。文章的intro中提到，现有的很多方法虽然设计上与噪声的分布无关，但是实际上却只能处理空间独立的噪声。这一部分的介绍很流畅，对现有的一些SSID方法带过的同时，也逐个揭示了其缺点，为后续自己方法的提出进行铺垫。无论是写法上，还是内容上，都可以借鉴，并且其带过的论文，没读过的后续也可以

ssf-yasuo·2023-11-12 18:30

Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising 论文阅读笔记

CVPR2023港科大（广州）发的一篇denoising的论文，作者里面有上海AILab的董超老师（看introduction的时候看到有一段很像董超老师Networksareslachingoff的论文的思想，说网络overfitting的时候学习了训练集的噪声模式而非图片内容，翻回去作者看，果然有董超老师），文章提出了一种提高现有denoising方法泛化性的方法，动机就是迫使网络学习图像内容

ssf-yasuo·2023-11-12 18:52

Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(超级详细)

一、TensorflowobjectdetectionAPI搭建属于自己的物体识别模型（1）——环境搭建与测试https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/

lwl223442·2023-11-12 18:10

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)

HALCON21.11：深度学习笔记(1)HALCON21.11.0.0中，实现了以下深度学习方法：1.AnomalyDetection（异常检测）给每个像素分配显示未知特征的可能性。

机器视觉001·2023-11-12 16:45

HALCON 20.11：深度学习笔记(1)

HALCON20.11：深度学习笔记(1)HALCON20.11.0.0中，实现了以下深度学习方法：1.AnomalyDetection（异常检测）给每个像素分配显示未知特征的可能性。

机器视觉001·2023-11-12 16:15

C# PaddleDetection yolo 印章检测

效果项目代码usingOpenCvSharp;usingOpenCvSharp.Extensions;usingSdcb.PaddleDetection;usingSdcb.PaddleInference

乱蜂朝王·2023-11-12 14:30

TPVFormer论文阅读笔记

Tri-PerspectiveViewforVision-Based3DSemanticOccupancyPrediction论文，代码链接：TPVFormer(wzzheng.net)BEVFormer存在的问题BEV特征空间中的一个特征表示的是其对应世界坐标系中如下图所示红色的部分的特征，可见，在z轴方向上的特征是没有划分的。在做实例分割时（图中蓝色框），由于缺少特征z轴方向上的信息，而导致人

liu liu liu·2023-11-12 13:29

Python的OpenCV实现霍夫曼直线检测原理和api介绍

1.引言霍夫曼直线检测（HoughLineDetection）是一种在图像中检测直线的经典算法。它通过在极坐标空间内累积直线的交点，从而有效地检测图像中的直线。

蜀黍鸭·2023-11-12 10:59

mmdetection踩坑记录

1.mmcv-full和mmdetection的版本匹配问题Readme里应该会给可复现的版本，一定要按照readme里的，这里是一些版本对应关系，像我的mmdet是2.3.0，我就只能装1.0.5的mmcv-full

糖豆豆今天也要努力鸭·2023-11-12 03:23

论文阅读笔记：Cold Filter A Meta-Framework for Faster and More Accurate Stream Processing

论文阅读笔记：ColdFilter:AMeta-FrameworkforFasterandMoreAccurateStreamProcessing文章目录论文阅读笔记：ColdFilter:AMeta-FrameworkforFasterandMoreAccurateStreamProcessingAbstract1

烟花再美，不过·2023-11-12 00:40

1707.ICCV.Neural Person Search Machines检测加识别论文阅读笔记

NeuralPersonSearchMachines（NPSM）一个新颖的end-to-end的（检测+reid）行人搜索识别方法论文贡献：1.提出了一种NPSM框架（基于LSTM记忆递归网络attention机制）来模拟人的视觉搜索机制，在记忆query/probe特征信息的指导下，递归地由小到大定位有效区域，由粗到精的得到iamge中与query匹配的行人区域。2.相比于现阶段PRW和CUHK

xuluohongshang·2023-11-11 22:00

论文阅读：Detecting Unseen Relations Using Analogies(ICCV2019)

查了一下这篇论文的领域应该是HOIDetection，就是人类与物体的交互检测，后面的实验做的是imageretrieval的结果。

糖豆豆今天也要努力鸭·2023-11-11 22:56

【论文阅读笔记】Shielding collaborative learning:Mitigating poisoning attacks through client-side detection.

期刊：2021TDSCShieldingCollaborativeLearning:MitigatingPoisoningAttacksThroughClient-SideDetection|IEEEJournals

MiaZX·2023-11-11 22:24

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：2021S&PDetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：当前防御方法存在一些难以实现的假设，或者要求直接访问训练模型，难以在实践中应用。创新：通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。为了在不了解

MiaZX·2023-11-11 22:19

MMCV错误记录

/tools/deploy.py^configs/mmdet/detection/detection_onnxru

一休哥※·2023-11-11 21:20

Motion and Region Aware Adversarial Learning for Fall Detection with Thermal Imaging（一）阅读

MotionandRegionAwareAdversarialLearningforFallDetectionwithThermalImaging：基于运动和区域感知的对抗性学习的热成像跌倒检测MotionandRegionAwareAdversarialLearningforFallDetectionwithThermalImaging

何大春·2023-11-11 16:54

Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection（2019.4）

Featurelevelimbalance3)Objectivelevelimbalance进行解决贡献RelatedWork（他人的work，捎带与我们的对比）Modelarchitecturesforobjectdetection

怎么全是重名·2023-11-11 12:32

CRNN论文阅读笔记

文章目录目录前言一、摘要二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言因项目需求，最近在学习OCR相关的深度学习模型，之前虽然看过CRNN相关的一些文章，熟悉大体的模型框架，但还没有阅读过原论文，今天抽时间看了下，因此这里做下阅读笔记。CRNN论文标题：AnEnd-to-EndTrainabelNeuralNetworkforImage

DU_YULIN·2023-11-11 12:42

【论文阅读笔记】老照片修复——Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation

目录前言一、问题与核心思想二、核心工作1.将X，R，Y映射到响应的潜在空间2.训练映射网络3.人脸增强网络实践前言笔记主要学习的是CVPR2020上发表的一篇Oral文章，主要思路是作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到潜在空间（也称隐空间）中，在潜在空间中通过特征对齐和特征转换的方式来完成对老照片的图像修复。这篇论文的方法不同于普通的潜在空间转换，他们通过利用真实照片和大量合成图像提出了一

Ice TeaJH·2023-11-11 11:35

华为 ---BFD与NQA配置

BFD:（BidirectionalForwardingDetection，双向转发检测）用于快速检测系统之间的发送和接收两个方向的通信故障，并在出现故障时通

辻ᝰ弌·2023-11-11 11:41

华为BFD技术技术背景+工作机制+应用场景

BFD：BidirectionalForwardingDetection，双向转发检测解决了上述检测机制的不足。通用，标准化，介质无关，协议无关，为上层协议服务。

女少啊·2023-11-11 11:11

华为数通笔记-BFD

BFD（BidirectionalForwardingDetection，双向转发检测）提供了一个通用的、标准化的、介质无关和协议无关的快速故障检测机制，用于快速检测、监控网络中链路或者IP路由的转发

renkie人可毅·2023-11-11 11:36

BFD协议简介

1.背景双向转发检测BFD（BidirectionalForwardingDetection）是一种全网统一的检测机制，用于快速检测、监控网络中链路或者IP路由的转发连通状况。

HCIE666CCIE·2023-11-11 11:30

论文阅读[121]使用CAE+XGBoost从荧光光谱中检测和识别饮用水中的有机污染物

【论文基本信息】标题：DetectionandIdentificationofOrganicPollutantsinDrinkingWaterfromFluorescenceSpectraBasedonDeepLearningUsingConvolutionalAutoencoder

猴勒·2023-11-11 09:34

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 RandLA-Net 的机载 LiDAR 点云城市典型地物变化检测（续）

目录3多特征组合RandLA-Net的机载激光点云变化检测3.1变化检测方案分析(ChangeDetectionProtocolAnalysis)

格图素书·2023-11-11 06:37

opencv dnn模块示例(22) 目标检测 object_detection 之 yolov7

在YOLOv6初版出来不久，YOLOv7就立马横空出世了。与YOLOv5、YOLOv6不同，YOLOv7是由YOLOv4团队的原班人马提出的（官方出品）。从论文的表上来看，目前YOLOv7无论是在实时性还是准确率上都已经超过了当时已知的所有目标检测算法。并且它在COCO数据集上达到了56.8%的AP。文章目录1、YOLOv7介绍1.1、创新点1.2、详细设计1.2.1、聚合网络设计1.2.2、卷积

aworkholic·2023-11-11 05:00

PaddleDectection代码解析之尝试简化infer.py

2021SC@SDUSCPaddleDetection库是在PaddlePaddle基础上，将常见的目标检测模型集中到一起，方便训练和预测的代码库。便于快速上手使用。

赖床冠军·2023-11-10 21:04

A Tutorial on Energy-Based Learning（机器学习能量模型）学习记录

此模型可以做的工作有：预测、Ranking、Detection、条件概率密度估计。上图是Gibbs分布，用这个函数可以进一步的将能量函数，转换为给定X情况下Y的不同取值的概率的计算公式。因此，一般基于

qq_30362711·2023-11-10 17:30

antd - Checkbox多选（Tab) 类型样式

Tab多选样式解决方式categoryChange(ids)}className={styles.specimenCheckbox}>{(detectionData||[]).map((item:any

前端小跑堂·2023-11-10 16:34

SIGGRAPH 2023 - 3D Gaussian Splatting 论文阅读笔记

ArXivlink：https://arxiv.org/abs/2308.040793DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.动机实现高视觉质量的神经辐射场方法仍然需要训练和呈现成本高昂的神经网络，而最近的更快方法不可避免地会权衡质量的速度。（总结：高质量和低成本不可兼得）对于无界和完整的场景（而不是孤立的对象）和1080p分辨率

BoGoF666·2023-11-10 11:11

opencv官方案例目录

文章目录corefeature2DhighguiHistograms_MatchingimgProcImgTransmlobjectDetectionphotoshapeDescriptionTrackingMotionvideovideoio

周小天..·2023-11-10 07:58

农业4.0中麦田的精确杂草检测:实现技术、方法和研究挑战的综述

Precisionweeddetectioninwheatfieldsforagriculture4.0:Asurveyofenablingtechnologies,methods,andresearchchallenges

毕竟是shy哥·2023-11-10 06:07

利用无人机图像进行大豆田杂草检测的实例分割方法

InstancesegmentationmethodforweeddetectionusingUAVimageryinsoybeanfields摘要1、介绍2、可见颜色指数3、结论摘要作物杂草检测是精确农业的一个新领域

毕竟是shy哥·2023-11-10 06:29

超快速结构感知深度巷道检测（Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection ）

超快速结构感知深度巷道检测？秦泽群、王焕宇、李曦？？[0000−0003−3023−1662]计算机科学与技术学院，浙江大学，中国杭州[email protected]，{huanyuhello，xilizju}@zju.edu.cn中文(简体)翻译。抽象。现代方法主要将车道检测视为像素分割问题，难以解决具有挑战性的场景和速度问题。受人类感知的启发，在严重遮挡和极端照明条件下对车道的识别主要基于

魏一凡934·2023-11-10 04:11

250fps，实时、高性能车道线检测算法 LaneATT——Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection

论文：https://arxiv.org/pdf/2010.12035.pdf代码：https://github.com/lucastabelini/LaneATT摘要现代车道检测方法在复杂的现实场景中取得了显著的效果，但许多方法存在保持实时效率的问题，而这对自动驾驶汽车来说很重要。在这项工作中，我们提出了LaneATT:一种基于锚点的深车道检测模型，类似于其他通用的目标检测器，它使用锚点进行特征

小祥子ovo·2023-11-10 04:10

第十三章 MMDetection3D解析系列四_钩子(hook)(车道线感知)

一前言近期参与到了手写AI的车道线检测的学习中去，以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新，力求完整精炼，引人启示。所需前期知识，可以结合手写AI进行系统的学习。二介绍日志系统钩子编程是一种编程模式，是指在程序的一个或者多个位置设置位点（挂载点），**当程序运行至某个位点时，会自动调用运行时注册到位点的所有方法。**钩子编程可以提高程序的灵活性和拓展性，用户将自定义的方法注册到

小酒馆燃着灯·2023-11-10 04:39

行人检测综述之精华提取——图表与挑战

FromHandcraftedtoDeepFeaturesforPedestrianDetection:ASurvey从手工制作到深度特征的行人检测：一项调查调查内容：关于行人检测的传统算法和深度学习算法

Flying Bulldog·2023-11-10 03:06

制作coco数据集，并在mmdetection上实验

一、dataset2coco首先将标注好的json和img放在同一个文件夹中，取名为images。format.py统一修改json中的img_path。将路径修改为统一格式。×××.jpgformat.py代码如下：importosimportredir_path='/home/chenghiuyi/03DLA-CHD/DLA-CHD_TRAIN_NO_CHECK/逻辑分类/01data/ima

享受这时光·2023-11-10 01:46

A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks

paper另外一篇总结目标检测的文章：RecentAdvancesinObjectDetectionintheAgeofDeepConvolutionalNeuralNetworksTherearesomechallengesfacedduringthetrainingofdeepCNNmodel

hajungong007·2023-11-10 01:20

PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon Generation 论文阅读笔记

PolyFormer:ReferringImageSegmentationasSequentialPolygonGeneration论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation

乄洛尘·2023-11-09 23:51

RIS 系列 Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

RIS系列BeyondOne-to-One:RethinkingtheReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation3.2

乄洛尘·2023-11-09 23:43

论文阅读：BPFINet: Boundary-aware progressive feature integration network for salient object detection

论文地址：https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.04.078代码地址：https://github.com/clelouch/BPFINet发表于：Neurocomputing2021I.Intro这个网络是用来进行显著目标检测的主要工作在于一个USRM模块进行特征的细化，CCM模块实现更好的通道注意力机制，UFIM模块提供一种特征融合的思路，以及一个Fusi

xiongxyowo·2023-11-09 22:13

场景文本检测与识别：最新进展及未来趋势

Scenetextdetectionandrecognition:recentadvancesandfuturetrends文章目录摘要1、介绍2.场景文本检测与识别的最新进展2.1场景文本检测相关工作

philosophia_OsO·2023-11-09 19:43

论文阅读_深度学习的医疗异常检测综述

英文题目：DeepLearningforMedicalAnomalyDetection-ASurvey中文题目：深度学习的医疗异常检测综述论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.02364

xieyan0811·2023-11-09 17:45

TPAMI 2023 | Temporal Perceiver：通用时序边界检测方法

本文介绍一下今年我们组被T-PAMI2023收录的时序边界检测工作TemporalPerceiver:AGeneralArchitectureforArbitraryBoundaryDetection。

TechBeat人工智能社区·2023-11-09 12:40

YOLOWeeds: 用于棉花生产系统中多类杂草检测的 YOLO 目标检测器的新基准

YOLOWeeds:AnovelbenchmarkofYOLOobjectdetectorsformulti-classweeddetectionincottonproductionsystems摘要1

毕竟是shy哥·2023-11-09 12:57

基于高效多分支卷积神经网络的生长点精确检测与生态友好型除草

Eco-friendlyweedingthroughprecisedetectionofgrowingpointsviaefficientmulti-branchconvolutionalneuralnetworks

毕竟是shy哥·2023-11-09 12:56

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